計算情報学研究部門の 亀田 能成教授と宍戸 英彦助教らの研究の下で、国際会議 IWAIT2022 (2022 INTERNATIONAL WORKSHOP ON ADVANCED IMAGE TECHNOLOGY, 2022年1月香港・オンライン開催)において発表した論文が同会議のBest Paper Awardに選ばれ表彰されました。
投稿者: 筑波大学計算科学研究センター
【受賞】亀田教授、宍戸助教らの研究成果が国際会議IWAIT2022の Best paper に選出
Our new research videos are available [Department of Computational Medical Science]
Our research videos are now available on YouTube.
The videos introduce the research activities of the Department of Computational Medicine, especially the two project teams of (1) Computational Biomolecular Medicine and (2) Big Sleep Data Analysis and Automated Sleep Diagnosis.
Computational Biomolecular Medical Science | CCS, Univ. Tsukuba
Big Sleep Data Analytics and Automatic Sleep Diagnosis | CCS, Univ. Tsukuba
【動画公開】計算メディカルサイエンス 研究紹介1&2
筑波大学計算科学研究センターでは、最先端の計算科学を医学と連携させる新たな取組みとして「医計連携」を創出する「計算メディカルサイエンス事業」を推進しています。
本動画では、計算メディカルサイエンス事業の4つのプロジェクトチームのうち、(1) 計算生体分子医科学 および (2) 睡眠ビッグデータ解析・自動診断 について、その研究の内容と最新の成果を紹介しています。
『計算生体分子医科学』プロジェクトチーム
『睡眠ビッグデータ解析・自動診断』プロジェクトチーム
吉川耕司准教授らの2021年ACM Gordon Bell Prize ファイナリスト選出に寄せて
令和4年1月7日
計算科学研究センター・センター長 朴泰祐
我々,筑波大学計算科学研究センター(以下,CCS)はACM Gordon Bell Prize(ゴードン・ベル賞 以下,GBP)に関し長い歴史を持っています。最も古くは1996年,CCSの前身である計算物理学研究センターが日立製作所と共同で開発したCP-PACSを用い,素粒子物理学のQCD計算でGBPに初チャレンジしました。CP-PACSはその年の11月のTOP500リストにおいて世界第一位にランクされましたが,残念ながらGBPの方はファイナリストに残ることができませんでした。
その後,2011年にスーパーコンピュータ「京」のフルシステムの完成を前に,CCSと理化学研究所・計算科学研究機構(現在の理化学研究所・計算科学研究センターR-CCSの前身)との間で,「京」の上での大規模計算科学アプリケーション開発の共同研究が行われ,その中の一つとして物性第一原理計算であるRSDFT (Real Space Density Function Theory)アプリケーションの開発を行いました。このコードは元々,CCSの押山淳教授・岩田潤一研究員を中心とする物性研究チームと,朴泰祐教授・高橋大介准教授・辻美和子研究員を中心とする高性能計算研究チームの協力の下,T2K-Tsukubaを対象に開発されたものでしたが,「京」に移植するにあたり,前人未到の10万原子問題にチャレンジし, 2011年のGBPのファイナリストに選出,そして受賞者となりました。これに続き,2012年には石山智明研究員が中心となり,「京」を用いたダークマターの重力計算ツリーアルゴリズムを用いた実装により,再びGBPのファイナリストに選出され受賞者となりました。2011年の受賞では「京」は世界最高性能システムとしてTOP500で1位となっていましたが,2012年には「京」の約2倍のピーク性能を持つ米国Lawrence Livermore National LaboratoryのSequoia (IBM BG/Q)上で同種のアプリケーションがやはりGBPのファイナリストに選出されていました。しかし,「京」における石山研究員らの実装の効率が非常に高く,計算上の工夫も優れていたことが評価され,受賞につながりました。(※文中の所属・肩書きは当時のものです)
このように,CCSでは2011年と2012年の2年連続でGBPのファイナリスト選出及び受賞者となった実績があります。なお,国内の他の研究機関で,「京」を保有している理化学研究所を除き,2度のGBP受賞者となった研究機関はCCSだけです(honorable mentionなどを除く)。このことは強力な研究体制,計算科学と計算機科学の両分野の研究者の密な共同研究に基づくcodesign(コデザイン)能力,世界トップクラスのスーパーコンピュータの特性を知り抜いた研究者集団という,CCSの研究力が存分に発揮された結果です。
2021年,宇宙物理学研究部門の吉川耕司准教授・京都大学の田中賢研究員・東京大学の吉田直紀教授のグループによるスーパーコンピュータ「富岳」を用いた6次元Vlasov方程式の求解による宇宙ニュートリノ数値シミュレーションがGBPにチャレンジし,CCSとしては9年ぶりにファイナリストに選出されました。残念ながら受賞者には選ばれませんでしたが,特筆すべきは「富岳」が2021年時点でも世界最高性能計算機としてTOP500リストにランクされている状況で,この研究が唯一GBPファイナリストに選ばれたという点です。2021年は「富岳」登場の前に世界最高性能計算機であったOak Ridge National LaboratoryのSummitや,中国の最新システム new Sunway Supercomputerなどが登場しており,GBPの競争も熾烈なものでした。その中で,吉川准教授らの研究が「富岳」を用いてファイナリストに残ったことはCCSとしての大きな成果であると言えます。このコードは「富岳」の特徴であるArmアーキテクチャに基づくSVE (Scalable Vector Extension)命令セット,メモリの特性,Tofu-Dネットワークなどを最大限に利用し,高い効率の演算と世界最大規模のVlasovシミュレーションを実現したものであり,CCSの宇宙物理研究部門及び吉川准教授の長年の経験と,計算科学に対する地道な研究の結果であります。
CCSでは,今後もACM GBPに限らず,あらゆる高性能計算と計算科学の成果に対するチャレンジを続けていきます。
関連動画:『ゴードン・ベル賞ファイナリストに聞きました!「富岳」を用いた宇宙ニュートリノの数値シミュレーション。』(企画・制作 一般財団法人 高度情報科学技術研究機構)
関連動画:『富岳を用いた宇宙ニュートリノの数値シミュレーション | 筑波大学計算科学研究センター』(製作 筑波大学計算科学研究センター 吉川耕司准教授)
Light-Matter Interactions Simulated on the World’s Fastest Supercomputer
Researchers led by the University of Tsukuba present an improved way to model interactions between matter and light at the atomic scale
Tsukuba, Japan—Light-matter interactions form the basis of many important technologies, including lasers, light-emitting diodes (LEDs), and atomic clocks. However, usual computational approaches for modeling such interactions have limited usefulness and capability. Now, researchers from Japan have developed a technique that overcomes these limitations.
In a study published this month in The International Journal of High Performance Computing Applications, a research team led by the University of Tsukuba describes a highly efficient method for simulating light-matter interactions at the atomic scale.
What makes these interactions so difficult to simulate? One reason is that phenomena associated with the interactions encompass many areas of physics, involving both the propagation of light waves and the dynamics of electrons and ions in matter. Another reason is that such phenomena can cover a wide range of length and time scales.
Given the multiphysics and multiscale nature of the problem, light-matter interactions are typically modeled using two separate computational methods. The first is electromagnetic analysis, whereby the electromagnetic fields of the light are studied; the second is a quantum-mechanical calculation of the optical properties of the matter. But these methods assume that the electromagnetic fields are weak and that there is a difference in the length scale.
“Our approach provides a unified and improved way to simulate light-matter interactions,” says senior author of the study Professor Kazuhiro Yabana. “We achieve this feat by simultaneously solving three key physics equations: the Maxwell equation for the electromagnetic fields, the time-dependent Kohn-Sham equation for the electrons, and the Newton equation for the ions.”
The researchers implemented the method in their in-house software SALMON (Scalable Ab initio Light-Matter simulator for Optics and Nanoscience), and they thoroughly optimized the simulation computer code to maximize its performance. They then tested the code by modeling light-matter interactions in a thin film of amorphous silicon dioxide, composed of more than 10,000 atoms. This simulation was carried out using almost 28,000 nodes of the fastest supercomputer in the world, Fugaku, at the RIKEN Center for Computational Science in Kobe, Japan.
“We found that our code is extremely efficient, achieving the goal of one second per time step of the calculation that is needed for practical applications,” says Professor Yabana. “The performance is close to its maximum possible value, set by the bandwidth of the computer memory, and the code has the desirable property of excellent weak scalability.”
Although the team simulated light-matter interactions in a thin film in this work, their approach could be used to explore many phenomena in nanoscale optics and photonics.
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This research was supported by MEXT as a priority issue (theme 7) to be tackled using the Post-K Computer; by JST-CREST (grant number JP-MJCR16N5); and by the MEXT Quantum Leap Flagship Program (MEXT Q-LEAP, grant number JPMXS0118068681).
Original Paper
The article, “Large-scale ab initio simulation of light-matter interaction at the atomic scale in Fugaku,” was published in The International Journal of High Performance Computing Applications at DOI: https://doi.org/10.1177/10943420211065723
Correspondence
Professor YABANA Kazuhiro
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
「富岳」を用いた1万超の原子を含むナノ物質の超高速光応答シミュレーションに成功
2022年1月6日
国立大学法人筑波大学
国立大学法人神戸大学
国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)
概要
先端のレーザー技術を用いた光科学の研究では、極めて強く短いパルス光を物質に照射することにより、多くの新奇な現象が発見されています。これらの現象を理解するためには、光を照射した物質の内部で起こる、電子やイオンのミクロな運動を解明することが必要です。本研究では、スーパーコンピュータ「富岳」を用い、1万を超える原子を含むナノ物質の光応答の第一原理計算に、世界で初めて成功しました。
物質に光を照射すると、振動する光の電場により、物質中の電子とイオンが揺すられます。この電子やイオンの運動が光の伝搬に影響し、光の屈折や反射が起こります。このような光科学現象を解明するには、光の電磁場、電子、そしてイオンの運動を、物質科学の第一原理計算法に基づき同時に記述することができるオープンソースソフトウェアSALMONによる計算が有効です。本研究では、「富岳」の性能を生かした計算を行うため、理論物理学と計算機科学の研究者が密接に協力し、SALMONに対する高度なチューニングを行い、「富岳」の全システムのおよそ1/6を用いた10万以上のプロセスからなる並列計算により、約6ナノメートルの厚さを持つ酸化ケイ素ガラスの薄膜と高強度なパルス光の非線形光応答を調べることに成功しました。
【動画公開】計算メディカルサイエンス イントロダクション
筑波大学計算科学研究センターでは、最先端の計算科学を医学と連携させる新たな取組みとして「医計連携」を創出する「計算メディカルサイエンス事業」を推進しています。
本動画ではイントロダクションとして事業全体をご紹介します。
各4グループの研究紹介についても、順次動画を公開予定です。
Our new video is available [Department of Computational Medical Science]
New video introducing “Department of Computational Medical Science” is now available on YouTube!
We are also preparing videos for each of the four groups within the division. Look forward to it!
【動画公開】夏休み!オンライン一般公開「スーパーコンピュータ」ってなんだろう? 2
2021年8月25日に開催した、筑波大学計算科学研究センターの「夏休み! オンライン一般公開『スーパーコンピュータ』ってなんだろう?」より、「スーパーコンピュータと計算科学」の講演の様子を動画として公開いたしました。
スーパーコンピュータと計算科学
令和2年度研究評価を掲載
令和2年度の研究評価を掲載しました。
研究評価・外部評価
世界初の6次元シミュレーションを解く!
吉川 耕司 准教授
宇宙物理研究部門
宇宙にはダークマターやバリオン(原子から構成される物質)などからなる様々な粒子が広がっています。粒子の密度が高いところもあれば低いところもあり、その分布の成り立ちを知るためには計算機を用いたシミュレーションが不可欠です。吉川先生は、これまで解くことが難しかった問題の高精度な計算手法を開発し、宇宙の成り立ちに迫る研究を進めています。
(2021.12.24 公開)
宇宙の謎を解く鍵 −ブラソフ方程式−
宇宙には、銀河やガスが多く集まる領域やそれらがほとんど存在しない領域があり、その分布は均質ではありません。このような宇宙全体の非一様な構造のことを「宇宙大規模構造」と呼びます。宇宙大規模構造の形成には、宇宙に大量に存在するダークマターやニュートリノが関わっていると考えられています。現在のような宇宙大規模構造がどのようにできたのかを知るためには、宇宙の初期にほぼ一様に分布していたダークマターやニュートリノの分布が、時間と共にどのように変化したのかを知ることが手がかりになります。
これまで、ダークマターやニュートリノの運動のシミュレーションには、ある程度の粒子の集団を一つの粒子(超粒子)とみなして計算するN体シミュレーションという手法が使われてきました。しかしこの手法には、連続で滑らかな粒子の分布を大きい超粒子の分布で置き換えて表現するため、計算結果にノイズが入るという欠点がありました。
粒子の動き(運動)は、粒子の位置と速度で表されます。粒子は、位置と速度の両方の情報を含む位相空間(図1)の中を、時間の経過とともに連続的に移動します。このような粒子の集団的な動きを表す方程式が、ブラソフ方程式(図2)です。数値シミュレーションを使ってブラソフ方程式を解くことができれば、粒子の運動を第一原理的1)にシミュレーションすることができます。しかし、これまでこの計算はほとんど挑戦されてきませんでした。


分割数を増やさずに精度を上げる
宇宙の研究では、計算領域を小さく分割して数値シミュレーションを行います。通常の3次元空間(実空間)を扱う場合、x軸、y軸、z軸の辺をそれぞれN個に分割すると、Nの3乗に比例するメモリ量が必要になります。一方、ブラソフシミュレーションは空間3次元に速度空間3次元を加えた6次元の位相空間を扱うため、各辺をN個に分割した場合にNの6乗に比例するメモリ量が必要になってしまいます。精度を上げるには分割数を増やす必要がありますが、ブラソフシミュレーションの場合は分割数を増やすとメモリ量が膨大となってしまい、スーパーコンピュータでも実用的な計算ができないという点が大きな壁となっていました。
そこで、吉川先生はブラソフ方程式の数値拡散という性質に着目しました。空間を分割してブラソフ方程式を解くと、位相空間での粒子の密度を示す分布関数の輪郭が時間経過とともにぼやけてしまうという性質があります(図3)。これを数値拡散と呼びます。これは計算過程で行う近似によって生じるもので、なくすことができません。吉川先生はこの近似の精度を上げることで、数値拡散を減らし、ブラソフシミュレーションの精度を上げる手法を開発しました。
この手法を使うことで、分割数を増やさずにブラソフシミュレーションの精度を上げることができ、結果として同じメモリ量でこれまでのブラソフシミュレーションよりも格段に精度の高い結果を得ることが可能になりました。

さらに、スーパーコンピュータの性能向上も合わさり、世界有数の高性能なスーパーコンピュータ「京」や「富岳」、Oakforest-PACSを使うことで、世界で初めてブラソフシミュレーションを実用化することに成功しています(図4)。「富岳」を用いた成果は、スーパーコンピュータを用いた科学・技術分野の研究の中で、その年に最も顕著な成果を挙げた研究グループに贈られる米国計算機学会のゴードン・ベル賞の2021年最終候補(ファイナリスト)に選出されました。

宇宙は広く、ダークマターやニュートリノも場所によって様々な密度分布をしていると考えられています。今後も様々な条件の場所を標的にブラソフシミュレーションを解いていくことで、宇宙の進化の謎に迫ることができます。また、ブラソフシミュレーションはプラズマの研究への応用も期待されています。
【用語】
1)第一原理計算:実験で得られた数値や経験によるパラメータを使わず、物理の基本法則(第一原理)に基づいた計算を行う手法。
さらに詳しく知りたい人へ
- 「富岳」を用いた宇宙ニュートリノの数値シミュレーションに成功〜2021年ゴードン・ベル賞ファイナリストに選出〜」(2021年10月28日プレスリリース)
- 「宇宙を飛び交うニュートリノの動きを明らかに〜世界初の6次元シミュレーションに成功〜」(2020年12月1日プレスリリース)
- 「ニュートリノや宇宙プラズマのシミュレーション精度が飛躍的に向上 –ブラソフ方程式の高精度数値解法を開発」(2017年11月13日プレスリリース)
- 宇宙空間に広がる素粒子の運動を探る – ブラソフ方程式の高精度シミュレーション(academist Journal, 2018.1.4)
Call for Multidisciplinary Cooperative Research Program (MCRP) 2022
We have started a call for MCRP2022.
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/eng/use-computer/mcrp-application/
Deadline: Jan. 23rd, 2022
From FY2022, there are some changes in the program, such as computers, the maximum budget in each class, disk allocation, procedure at the end of the year, etc.
READ “Call for proposals” and “Guide for submission” carefully, before submitting your proposal.
2022年度筑波大学計算科学研究センター「学際共同利用」公募開始(締切1/23)
2022年度筑波大学計算科学研究センター「学際共同利用」プログラム(MCRP2022)の公募が始まりました。
今回からいくつか重要な変更がありますので、「公募要領」、「申請の手引き」を必ず良く読んでからオンライン提出をお願いいたします。
詳しくは学際共同利用のページをご覧ください。
奮ってのご応募をお持ち申し上げます。
公募締切:2022年1月23日(日)
Professor BOKU and Professor KUSAKA received the prize of best papers in NPC2021
A joint work by Prof. Taisuke BOKU in Division of High Performance Computing Systems, and Prof. Hiroyuki KUSAKA and Researcher Dr. Takuto SATO in Division of Global Environmental Science, was published at 2021 International Conference on Network and Parallel Computing (IFIP NPC2021, held in Paris on November 2021) and awarded to one of the best papers in the conference. This work improves the performance of City-LES simulation code for detailed urban region atmosphere simulation developed in CCS, and ported to full GPU-version under collaboration of codesigning by two research divisions, achieving up to 17 times faster computing performance than CPU-version on Cygnus supercomputer.
【受賞】朴教授、日下教授らの共同研究の成果が国際会議NPC2021の Best papers に選出
高性能計算システム研究部門の 朴 泰祐教授と 地球環境研究部門の日下博幸教授、佐藤拓人研究員らの共同研究の下で、国際会議 IFIP NPC2021 (International Conference on Network and Parallel Computing, 2021年11月パリ開催)において発表した論文が同会議のBest Papersに選ばれ表彰されました。本論文は本センターで開発している都市気象詳細シミュレーションコードであるCity-LESを完全GPU化して,スーパーコンピュータCygnus上でCPUに比べ最大17倍の高速化を達成したもので,本センターで進めるコデザインのための共同研究の大きな成果です。
【受賞】日下教授ほか4名がCSIS DAYS 2021において、優秀共同研究発表賞を受賞
研究トピックス「新しい気象学の手法を模索する自己組織化マップ」公開
計算科学研究センター(CCS)に所属する教員・研究員の研究をわかりやすく紹介する「研究者に聞く− 研究トピックス」に「Vol.6 新しい気象学の手法を模索する自己組織化マップ」を公開しました。
地球環境研究部門 のドアン助教の研究を紹介しています。
新しい気象学の手法を模索する自己組織化マップ
ドアン・グアン・ヴァン 助教
地球環境研究部門
ドアン助教は、地球環境研究部門の研究者です。もともと日本で建築物について研究し都市環境、とくに都市の温暖化やモデリングに強い関心を持っていたそうです。そんな経緯の末、現在は日下先生たちとともに、都市気候や応用気象という分野を研究されています。2021年に地球温暖化予測の研究がノーベル賞を受賞したことで、ますます注目を浴びている気象学研究の一端をご紹介しましょう。
(2021.12.10 公開)
大量の天気図から有用な気象パターンを抽出する
気象学というと天気予報が真っ先に頭に浮かぶと思います。天気図をみて、予報士が明日の降水確率を発表するといったもの。しかし気象学は本来、その天気の原因となる背後のメカニズムを解明することも大きな役割の一つです。そのために重要となる研究が今回紹介する「自己組織化マップ」(注1です。これは気象学に限らず、物理学など幅広い分野で用いられているデータ解析手法の一つです。たとえば、気圧配置(注2が載っている様々な天気図があります。それらを人の眼でみて分類するのではなく、機械によって大量のデータを一気に分類していこうという試みです。人間の神経細胞をもとにモデル化された人工ニューラルネットワークを用いて、数十年に及ぶ四季折々の大量の天気図を入力し、それらにどのような関係性があるかを分類、解析します。これをクラスタリング(注3といいます。図1のように、似たような気圧配置を示すパターンは、近い距離にある点群として集まっていき、最終的にある平面において、分類されたパターンが浮かびあがってきます。これが自己組織化マップ(SOMともいいます)です。これによって気候変動を与える主な原因を抽出することが容易となり、背後の気象メカニズム解明の大きな助けになると期待されています。
図1:気圧配置のデータを入力し、自己組織化マップを作成する概念図 丸の距離が近いほど、同じ天気図のパターンを示している
従来の分類手法よりも、精度の高いクラスタリングを実現!
ドアン助教は、この手法を改良することで、よりよい分類ができるような機械学習のアルゴリズムを研究しています。従来の手法では、図2の左に示す3つのパターンをうまく区別することができませんでした。黄色線と赤線の距離(水色の部分)が同じとして扱われてしまっていたのです。そこでドアン助教らは、新しい距離を導入して、このような差をはっきりと区別できる仕組みを開発しました。
日本列島周辺の40年に及ぶ数万の天気図を用いて学習させた最新の研究では、図2の右図のように、黄色と緑で示した従来の手法(COR-SOM, ED-SOM)よりもオレンジで示したドアン助教らの新しい手法(S-SOM)によるクラスタリングの精度がぐんと向上しているのがわかります。こうした大量の天気図から適切なパターンをうまく抽出する手法ができることで、将来の気象学の発展に役立つことが期待されています。こういった研究を通して、ドアン助教は都市の温暖化や、その温暖環境の原因解明に向けて、日夜取り組んでいます。
図2
ドアン助教は、2021年度の筑波大学若手教員奨励賞を受賞されました。おめでとうございます。
用語
1)自己組織化マップ:入力した大量のデータを並べて平面上で近い位置に集めることで指定した個数のグループに分類するための機械学習手法の一種
2)気圧配置:場所ごとの気圧を等圧線で図示したもので、低気圧や高気圧などの位置関係を表す
3)クラスタリング:様々なデータをグループに分けること
さらに詳しく知りたい人へ
Record-Breaking Simulations of Large-Scale Structure Formation in the Universe
Researchers led by the University of Tsukuba present computer simulations that capture the complex dynamics of elusive neutrinos left over from the Big Bang
Tsukuba, Japan – Current simulations of cosmic structure formation do not accurately reproduce the properties of ghost-like particles called neutrinos that have been present in the Universe since its beginning. But now, a research team from Japan has devised an approach that solves this problem.
In a study published this month in SC ’21: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, researchers at the University of Tsukuba, Kyoto University, and the University of Tokyo report simulations that precisely follow the dynamics of such cosmic relic neutrinos. This study was selected as a finalist for the 2021 ACM Gordon Bell Prize, which recognizes outstanding achievement in high-performance computing.
Neutrinos are much lighter than all other known particles, but their exact mass remains a mystery. Measuring this mass could help scientists develop theories that go beyond the standard model of particle physics and test explanations for how the Universe evolved. One promising way to pin down this mass is to study the impact of cosmic relic neutrinos on large-scale structure formation using simulations and compare the results with observations. But these simulations need to be extremely accurate.
“Standard simulations use techniques known as particle-based N-body methods, which have two main drawbacks when it comes to massive neutrinos,” explains Dr. Naoki Yoshida, Principal Investigator at the Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe, the University of Tokyo. “First, the simulation results are susceptible to random fluctuations called shot noise. And second, these particle-based methods cannot accurately reproduce collisionless damping—a key process in which fast-moving neutrinos suppress the growth of structure in the Universe.”
To avoid these issues, the researchers followed the dynamics of the massive neutrinos by directly solving a central equation in plasma physics known as the Vlasov equation. Unlike previous studies, they solved this equation in full six-dimensional phase space, which means that all six dimensions associated with space and velocity were considered. The team coupled this Vlasov simulation with a particle-based N-body simulation of cold dark matter—the main component of matter in the Universe. They performed their hybrid simulations on the supercomputer Fugaku at the RIKEN Center for Computational Science.
“Our largest simulation self-consistently combines the Vlasov simulation on 400 trillion grids with 330 billion-body calculations, and it accurately reproduces the complex dynamics of cosmic neutrinos,” says lead author of the study, Professor Koji Yoshikawa. “Moreover, the time-to-solution for our simulation is substantially shorter than that for the largest N-body simulations, and the performance scales extremely well with up to 147,456 nodes (7 million CPU cores) on Fugaku.”
In addition to helping determine the neutrino mass, the researchers suggest that their scheme could be used to study, for example, phenomena involving electrostatic and magnetized plasma and self-gravitating systems.
Original Paper
The article, “A 400 trillion-grid Vlasov Simulation on Fugaku Supercomputer: Large-scale Distribution of Cosmic Relic Neutrinos in a Six-dimensional Phase Space,” was published in SC ’21: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis at DOI: 10.1145/3458817.3487401
Funding and acknowledgements
This research is supported by MEXT as “Priority Issue on postK computer” (Elucidation of the Fundamental Laws and Evolution of the Universe) and “Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku” (Toward a unified view of the universe: from large scale structures to planets). This research is also supported by the JSPS KAKENHI Grant Number JP18H04336 and JP21H01079, by JST CREST JPMJCR1414 and by JST AIP Acceleration Research Grant JP20317829. Our code has been developed partially on ATERUI supercomputer at Center for Computational Astrophysics (CfCA), National Astronomical Observatory of Japan in its early stage. This research also used computational resources of the Oakforest–PACS through the HPCI System Research Project (project ID: hp170123 and hp190093) and Multidisciplinary Cooperative Research Program in Center for Computational Sciences, University of Tsukuba (project ID: 17a40 and xg18i019).
Correspondence
Associate Professor YOSHIKAWA Kohji
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
【受賞】宍戸助教とドアン助教が令和3年度若手教員奨励賞を受賞
計算情報学研究部門の宍戸 英彦助教および地球環境研究部門のドアン グアン ヴァン助教の2名が、令和3年度筑波大学若手教員奨励賞を受賞しました。
本賞は顕著な業績を上げ、筑波大学の研究力の向上に貢献した若手教員に送られます。
